arXiv cs.RO 机器人学· Xianghui Wang, Xinming Zhang, Yiwei Qian, Siwei Cheng, Shanze Wang, Dan Zhang, Wei Zhang·· 2 小时前精选AI 评分54
CeDR-Nav:通过离线演示重铸实现跨本体无地图导航
CeDR-Nav: Cross-Embodiment Mapless Navigation via Offline Demonstration Recasting
AI 导读
CeDR-Nav 是一个跨本体演示重铸框架,可在无需在线数据采集的情况下,从源机器人本体的既有演示为每个目标本体训练专用导航策略。它通过几何一致缩放与逐演示有效性评估将源演示转换为目标训练数据,并用目标本体专属的高斯混合策略生成避障动作。多机器人平台的仿真与真实部署显示,其跨本体仿真平均成功率较 DRL-DCLP 提升 13.8 个百分点,目标本体策略训练在数秒内完成。
推荐理由
论文给出跨本体演示重铸的具体做法与量化结果,关注跨平台导航复用的研究者可据此评估其可行性。
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